[發明專利]基于顏色與紋理的竹條自動識別方法與系統開發在審
| 申請號: | 201510251528.0 | 申請日: | 2015-05-15 |
| 公開(公告)號: | CN104951794A | 公開(公告)日: | 2015-09-30 |
| 發明(設計)人: | 陳秀宏;張軍 | 申請(專利權)人: | 江南大學 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 214122 江蘇*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 顏色 紋理 竹條 自動識別 方法 系統 開發 | ||
技術領域:
本發明涉及計算機視覺、數字圖像處理和模式識別等領域,采用圖像分類與識別的方法實現對竹條的自動分檢。
背景技術:
隨著計算機的性能不斷提高和攝像終端漸趨廉價以及自動識別市場需求的增大,視頻圖像中的目標分類與識別技術引起越來越多的關注,在圖像自動識別、人機交互、醫療等領域都具有極為廣泛的應用前景。
將圖像處理與模式識別的研究成果應用到竹條的自動識別與分類,可以提升竹條依顏色和紋理進行分檢的自動化能力,為企業節省大量的人力與財力,從而提高企業的生產效率。
發明內容:
本發明的目的是構建一種具有較高應用價值、簡單易行的依顏色和紋理實現對竹條進行自動分檢的系統。
本發明首先設計系統的人機交互界面,包括運行參數和識別結果的可視化等內容;通過對攝像頭等硬件的控制采集竹條圖像樣本以建立竹條圖像數據庫;在對所采集到的原始圖像做必要的預處理后再進行顏色和紋理分析,提取相關特征參數,作為分類與識別的有效依據;根據特征參數利用主成分分析與k-均值聚類的方法確定竹條分類與識別的準則;建立和維護竹條基于顏色與紋理的特征數據庫,以便能使計算機自適應地具有分析竹條新樣本的能力,進一步提高系統的自動識別能力。
具體的技術方案如下:
(1)通過計算機控制的攝像頭等硬件實現對竹條圖像的采集得到竹條圖像樣本集;
(2)建立和維護竹條基于顏色與紋理特征的數據庫,以便能使計算機具有分析竹條新樣本的能力;
(3)對竹條圖像樣本做預處理,再進行顏色空間變換和紋理統計特征分析得到竹條特征空間;
(4)對該特征空間進行主成分分析,將第一和第二主成分作為坐標軸繪制樣本在特征空間的分布圖;
(5)利用k-均值聚類法得到樣本的若干個聚類中心,實現對竹條的自動分類與識別。
例如,我們在對48個竹條樣本進行分類識別時,同一種顏色(共7種)的竹條采樣圖像基本上分在了同一組,且所需時間極短,可以滿足實時性要求。
本發明的有益效果是:
1、開發一套基于顏色與紋理的竹條自動識別系統;
2、本發明簡單易行,對竹條依顏色與紋理進行分檢時速度快,正確率高,一套系統的工作效率要高于6個熟練工,可以大大提高企業的生產效率,為企業節省大量開支。
本發明適用于所有依顏色和紋理進行分類與識別的實際問題,可以為相關企業提供應用參考和指導。
附圖說明:
圖1為本發明中所使用的原始竹條;
圖2為本發明中所開發的系統各功能模塊;
圖3為本發明中所采集的48張圖像樣本及其分類結果;
具體實施方式:
下面結合附圖和實例進一步說明本發明的實質內容,但本發明的內容并不限于此。
實施例1:
對7根竹條的不同部位采集了48張樣本圖像,建立了一個小型樣本數據庫;通過對竹條圖像進行顏色空間變換后的統計分析和竹條紋理統計特征分析,得到一個15維的竹條特征空間;對特征空間進行主成分分析,并將第一和第二主成分作為坐標軸,繪制48個樣本在特征空間的分布圖(圖3的下半部分);利用k-均值聚類分析方法,得到樣本空間的7個聚類中心(圖3的上半部分,其中兩個聚類中心過于接近,后期結合成一個)。
有關說明:
(1)在圖3中,上半部分圖為48個竹條樣本圖像的聚類分布情況,其中不同符號(比如五角星、圓圈等)表示此樣本圖像來自對不同竹條進行的采樣;黑色叉圈符表示k-均值聚類的聚類中心;六種不同顏色的橢圓表示對這48個樣本分類結果。由此可見,同一竹條的采樣圖像基本上落在了同一個橢圓內。下半部分圖為48個樣本的采樣圖像,文字標識x-0y表示對第x個竹條的第y次采樣。
(2)如果有更多的竹條和更多的樣本圖像,那么我們還可以更精細地調整特征空間的統計參數以及聚類中心和分類區域,此時自動分類效果將會更好。
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